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内容分发网络与机器学习融合关键技术综述
1
作者
吕慧
许力澜
+1 位作者
王瑞琨
禹忠
《西安邮电大学学报》
2022年第1期29-34,59,共7页
内容分发网络在流媒体传输中广泛使用,可以解决其网络性能和服务质量存在的问题。随着流媒体市场需求越来越复杂多样,利用机器学习技术提高内容分发网络的服务质量成为一个新兴的研究热点。概括了使用机器学习融合内容分发网络并提高客...
内容分发网络在流媒体传输中广泛使用,可以解决其网络性能和服务质量存在的问题。随着流媒体市场需求越来越复杂多样,利用机器学习技术提高内容分发网络的服务质量成为一个新兴的研究热点。概括了使用机器学习融合内容分发网络并提高客户端和服务端性能的几种方法,挖掘出机器学习在内容分发网络应用中亟待解决的关键性技术问题及应对方法。提出了基于机器学习的内容分发网络的未来技术发展趋势,以期进一步提高内容分发网络的资源管理、实时分配和质量规划。
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关键词
内容分发网络
机器学习
流媒体网络
自适应比特率
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题名
内容分发网络与机器学习融合关键技术综述
1
作者
吕慧
许力澜
王瑞琨
禹忠
机构
中国铁塔股份有限公司陕西省分公司
西安邮电大学通信与信息工程学院
出处
《西安邮电大学学报》
2022年第1期29-34,59,共7页
基金
陕西省重点产业链项目(2018ZDXL-GY-04-01)。
文摘
内容分发网络在流媒体传输中广泛使用,可以解决其网络性能和服务质量存在的问题。随着流媒体市场需求越来越复杂多样,利用机器学习技术提高内容分发网络的服务质量成为一个新兴的研究热点。概括了使用机器学习融合内容分发网络并提高客户端和服务端性能的几种方法,挖掘出机器学习在内容分发网络应用中亟待解决的关键性技术问题及应对方法。提出了基于机器学习的内容分发网络的未来技术发展趋势,以期进一步提高内容分发网络的资源管理、实时分配和质量规划。
关键词
内容分发网络
机器学习
流媒体网络
自适应比特率
Keywords
content delivery networks
machine learning
stream media network
adaptive bit rate
分类号
O441.4 [理学—电磁学]
TP38 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
内容分发网络与机器学习融合关键技术综述
吕慧
许力澜
王瑞琨
禹忠
《西安邮电大学学报》
2022
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